# GP MPP 架构详解 ## 引言 在大数据处理和分析中,MPP(Massively Parallel Processing)架构被广泛应用于数据仓库和数仓技术中。GP(Greenplum数据库)作为一种基于MPP架构关系数据库,提供了高效并行处理能力,适合处理PB级别的数据。本文将简要介绍GP MPP 架构,并通过代码示例进行说明。 ## 什么是MPP架构MPP架构
原创 10月前
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presto 介绍  Presto是大数据场景中常用查询引擎,其采用master- slave架构,支持跨数据源类型查询,支持动态横向扩展,采用了内存并行处理、跨集群节点管线执行、多线程执行模型、高效扁平内存数据结构、Java字节码生成等技术,来完成分布式数据查询和处理。现已广泛应用于OLAP场景。一、presto简介  Presto是facebook开源分布式SQL查询引擎,本身并不提供存
转载 2023-09-30 11:10:58
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# GP MPP架构:现代数据处理革命 ## 引言 在当今大数据时代,如何有效地存储、处理和分析海量数据是各个企业面临重要挑战。数据处理架构选择直接影响了系统性能和可扩展性。本篇文章将深入探讨GP(Greenplum)MPP(大规模并行处理)架构,介绍其基本概念、优势以及应用示例,帮助您更好地理解这一架构独特之处。 ## 什么是GP MPP架构GP MPP架构是指在数据仓库环
MPP,全称为Massively Parallel Processor,翻译过来就是大规模并行处理。MPP系统是由许多松耦合处理单元组成(要注意是这里指的是处理单元而不是处理器)。每个处理单元内CPU都有自己私有的资源,如总线,内存,硬盘等,且都有操作系统和管理数据库实例复本。这种结构最大特点在于不共享资源(share-nothing)。  MPP架构特点Share Noth
转载 2023-08-15 11:38:35
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文章目录MPP是什么SMP- Symmetric Multi-Processor 对称多处理器结构NUMA -Non-Uniform Memory Access 非一致存储访问结构MPP -Massive-Parallel Processing 海量并行处理架构MPP DB- Share Disk- Share Nothing典型MPP DBGreenplumTeradataImpalaPrest
转载 2019-09-02 14:15:00
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因为公司需要使用greenplum,而官方datax版本在导数据到greenplum时,速度是非常慢(严格说是datax导数据到postgresql,在导入到GP时,数据走是master,一条一条insert,当然是慢)。所以,这里采用了别人开发好支持GP datax版本:https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GPGP作为一种数据仓库工具
转载 2024-01-16 20:43:55
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GP高可用原理下面重点讲GP同步原理。这个图是用了阿里云之前blog里面的一个图案。在GP里面它是有master这种架构,在master节点上,用户连到GP之后,后台会起相应back进程处理用户请求。当比如有建表或者删表或者更新数据字典操作时候,是通过PostgresWAL日志流复制方式,比如说新建一个表,就会先把这个日志写到buffer里面,然后再刷盘。这边会有新进程然后同步
转载 2023-11-15 22:49:44
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1、 什么是MPPMPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全可伸缩性、高可用、高性能、优秀性价比、资源共享等优势。简单
转载 2023-07-29 10:54:26
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1,去中心化在一个分布式系统中,每个节点都具有高度自治特征,节点之间彼此可以自由连接,形成新连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性中心,但不具备强制性中心控制功能。节点与节点之间影响,会通过网络而形成非线性英国关系,这种开放式、扁平化、平等性系统现象或结构,我们称之为去中心化。2,MPP架构(Massive Parallel Processing ,大规模并行计算)首先需要介绍一下SM
转载 2023-08-31 11:26:51
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1、 扩展性: 为什么 MPP DB 扩展性不好? MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来, DB 里面天然追求一致性( Consistency ),必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大,业务数据太多时, MPP DB 元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比,一旦出错很难恢复,动不动导致毁库。 所以 MPP DB 要在扩展性上有质提示,要对元数据,以及数据存储有架构突破,降
转载 2023-08-04 23:43:17
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 数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk:Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差,典型代表SQLServerShared Disk:各个处理单元使用自己私有 CPU和Memory,共享磁盘系统。典型代表Oracle Rac, 它是数
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目录什么是MPP?特性并行处理超大规模数据仓库真正适合什么典型分析工作量数据集中化线性可伸缩性MPP架构技术特性数据库架构分析Shared EverythingShared DiskShare MemoryShared NothingShared Nothing数据库架构优势 什么是MPP?    MPP (Massively Parallel Processing),即大
MPP架构、常见OLAP引擎分析一、MPP架构1、SMP2、NUMA3、MPP二、批处理架构MPP架构三、 MPP架构OLAP引擎1)只负责计算,不负责存储引擎1、Impala2、Presto2)既负责计算,又负责存储引擎1、ClickHouse2、Doris3、Druid4、TiDB5、Greenplum3)常用引擎对比一、MPP架构MPP是系统架构角度一种服务器分类方法。目前商用
    GPGP是General Partner缩写,意思是普通合伙人。投资者经常听到一些基金、风投等投资公司采用就是普通合伙人制度,在美国等发达国家,普通合伙人很常见。其实,说白了,GP最开始指就是投资公司最初成立时期创始人,他们按照出资额分配股份,共同管理公司,公司利润营收与其有着直接关系。而在后来发展过程中,为了留出一些优秀管理层,
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目录0. 相关文章链接1. 安装包准备和上传2. FE部署3. BE部署3.1. 示例一:3.2. 示例二:3.3. 其他事项3.4. 启动BE3.5. 查看BE状态3.6. 配置命令4. 启动和查看Doris5. 使用Doris5.1. 登录并加载BE5.2. 建库建表并查询5.3. 通过navicat远程工具访问5.4. 通过web页面访问6. Doris一键启动停止脚本0. 相关文章链接数据
阅读mheap代码原因主要是在vpp使用中遇到了一个bug,主要对mheap底层结构不太了解,用将近一周时间定位了此问题(mhash代码存在bug)。问题原因在vpp-1844单子里面也比较详细。 1、系统malloc和mmap对比malloc使用brk分配内存,需要等到高地址内存释放以后才能释放,存在内存“空洞”,申请大内存(大于128k)时候使用是mmap系统调用; mmap系
文章目录一、MPP架构二、批处理架构MPP架构三、 MPP架构OLAP引擎 本文分为三部分讲解,第一部分详解MPP架构,第二部分剖析MPP架构与批处理架构异同点,第三部分是采用MPP架构OLAP引擎介绍。一、MPP架构MPP是系统架构角度一种服务器分类方法。目前商用服务器分类大体有三种:SMP 对称多处理器结构NUMA 非一致存储访问结构MPP 大规模并行处理结构我们今天主角是 M
转载 2023-08-27 21:14:28
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       Greenplum数据库是一种分析型shared-nothing数据库,它和高度规范化事务型SMP数据库有很大不同。Greenplum数据库使用非规范化模式设计会工作得最好,非规范化模式适合于MPP分析型处理,例如带有大型事实表和较小维度表星形模式或者雪花模式。数据类型一致地使用类型      &nbsp
转载 2023-09-07 12:49:38
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一、Greenplum背景时间回到2002年,互联网行业经过近10年发展,数据量正处于快速增长期:CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据计算需求;模式遇到了瓶颈。  3、分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google两篇著名论文关于GFS分布式文件系统和关于MapReduce 并行计算框架理论引起业界关注,分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大
转载 2023-08-31 11:26:47
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  为了全面的了解NUMA优势,我们不妨先来考察一下这集中模式在处理器与存储器结构方面的区别。  SMP模式将多个处理器与一个集中存储器相连。在SMP模式下,所有处理器都可以访问同一个系统物理存储器,这就意味着SMP系统只运行操作系统一个拷贝。因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系,一致性意指无论在什么时候,处理器只能为内存每个数据保持或共享唯一一个数值。很显
转载 2023-09-29 09:33:59
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